基于ARM9的指紋識(shí)別門禁系統(tǒng)
加入技術(shù)交流群
(3)指紋特征提取算法流程
提取之前首先需要進(jìn)行偽指紋特征點(diǎn)的去除，然后提取指紋的拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
(4)指紋特征匹配算法流程如圖4所示。本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/151460.htm
4 指紋分割算法原理
設(shè)一幅指紋圖像的像素點(diǎn)數(shù)為N，其有L個(gè)灰度級(jí)(0，1，2，…，L-1)，灰度級(jí)為i的像素點(diǎn)數(shù)為ni，那么
，對(duì)圖像直方圖歸一化，且有概率密度分布：
假設(shè)閾值t將圖像分成C0和C1兩類(即物體和背景)，C0和C1分別對(duì)應(yīng)具有灰度級(jí){0，1，2，…，t)和{t+1，t+2，…，L-1}的像素。C0類和C1類的發(fā)生概率分別為：
由圖5可以看到利用該方法得到的效果圖，其分割結(jié)果良好。
5 結(jié)語(yǔ)
本文以ARM9處理器為平臺(tái)，系統(tǒng)地實(shí)現(xiàn)了一個(gè)識(shí)別結(jié)果良好的嵌入式門禁系統(tǒng)。給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的整個(gè)算法流程，并重點(diǎn)介紹了圖像分割算法，較前人的研究成果，該系統(tǒng)具有平臺(tái)簡(jiǎn)單，識(shí)別率高，識(shí)別快速的優(yōu)點(diǎn)。但該系統(tǒng)對(duì)畸變圖像的處理效果并不十分理想，需要在以后的研究中進(jìn)一步加強(qiáng)。
評(píng)論